如何根据 R 中另一列的权重重新调整列？答案

【问题标题】：how to rescale a column based on weight of another column in R?如何根据 R 中另一列的权重重新调整列？
【发布时间】：2020-11-22 12:50:32
【问题描述】：

我有一个数据框，其中包括 col1(Counts) 和 col2(Date)

df<-data.frame(col1=c(1,2,3,4,16,0),col2=c('10-12-2019','11-12-2019','13-01-2020','14-02-2020','01-03-2020','01-04-2020'))

我想根据 col1 为唯一日期创建另一个列范围（0-100），但是当我这样做时，它给了我随机数，而不是考虑 col1 的权重

df$col3<-runif(df$col1,min=0,max=100)

怎么做？

【问题讨论】：

不清楚您的要求，如果 col1 应该是权重，runif 的 'n' 值应该是多少？你能分享你的预期输出吗？
嗨 Karthik，我使用了 runif，但无论 col1 的大小如何，它都会生成随机数。我预计如果 col1=16 它应该是 100，col1=0 那么它应该是 0。跨度>

标签： r dataframe rescale

【解决方案1】：

这行得通吗，这对 col1 中每增加一个单位的线性恒定变化起作用。

library(dplyr)
df %>% mutate(col3 = col1 * (100/max(col1)))
  col1       col2   col3
1    1 10-12-2019   6.25
2    2 11-12-2019  12.50
3    3 13-01-2020  18.75
4    4 14-02-2020  25.00
5   16 01-03-2020 100.00
6    0 01-04-2020   0.00

【讨论】：

【解决方案2】：

也许您正在尝试在 0-1 之间缩放数字。你可以试试这个功能。

scale_0_to_1 <- function(x) (x-min(x, na.rm = TRUE))/
                            (max(x, na.rm = TRUE)-min(x, na.rm = TRUE))

df$col3 <- scale_0_to_1(df$col1)

df
#  col1       col2   col3
#1    1 10-12-2019 0.0625
#2    2 11-12-2019 0.1250
#3    3 13-01-2020 0.1875
#4    4 14-02-2020 0.2500
#5   16 01-03-2020 1.0000
#6    0 01-04-2020 0.0000

【讨论】：

【解决方案3】：

另一种方法是使用 scales 包中的 rescale 函数：

scales::rescale(df$col1) -> df$col3

# c  ol1       col2   col3
# 1    1 10-12-2019 0.0625
# 2    2 11-12-2019 0.1250
# 3    3 13-01-2020 0.1875
# 4    4 14-02-2020 0.2500
# 5   16 01-03-2020 1.0000
# 6    0 01-04-2020 0.0000

【讨论】：

【解决方案4】：

我们可以用range创建函数

scale_0_to_1 <- function(x) (x- min(x))/diff(range(x))
df$col3 <- scale_0_to_1(df$col1)
df$col3
#[1] 0.0625 0.1250 0.1875 0.2500 1.0000 0.0000

【讨论】：